1. 个人简介

朱楠，男，工学博士，副教授，硕士生导师，陕西津实司法鉴定中心司法鉴定人。入选陕西省科协青年人才托举计划、陕西省司法鉴定评审专家、中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员、中国电子学会计算机取证专业委员、中国计算机学会计算机安全专业委员。长期从事数字内容取证与鉴定工作，主持国家自然科学基金1项、省部级项目2项、厅局级项目10项。以第一作者发表SCI、EI论文20多篇，授权发明专利2项、软件著作权6项。完成图像鉴定案件40余起。

办公地点：教5-514西

电子邮箱：nanzhu.xatu@foxmail.com

通信地址：西安工业大学未央校区

2. 教育背景

2011-09至2017-06，西安电子科技大学，模式识别与智能系统, 直博

2007-09至2011-07，西安电子科技大学，生物医学工程，学士

3. 学科领域、研究方向领域

学科领域：模式识别与智能系统、电子信息

研究方向领域：新一代电子信息技术、人工智能、网络与信息安全

4. 主持的科研项目

[1] 国家自然科学基金委员会，青年项目，61901349，基于深度特征学习的翻拍图像检测技术研究，2020.01-2022.12，20万元，已结题，主持

[2] 陕西省科学技术厅，重点研发计划项目，2023-YBSF-473，JPEG文件碎片雕复取证系统研究，2023.01-2025.12，6万元，在研，主持

[3] 陕西省科学技术厅，自然科学基础研究计划项目，2019JQ-322，基于深度统计特性的数字翻拍图像检测关键技术研究，2019.01-2020.12，3万元，已结题，主持

[4] 陕西省教育厅，科技服务地方专项(产业化培育项目)，图像真实性综合鉴定系统开发及应用，2026.01-2027.12，10万元，在研，主持

[5] 智能警务四川省重点实验室(四川警察学院)，开放课题，ZNJW2026KFQN003，基于对比学习的AI生成图像溯源技术研究，2026.01-2028.12，5万元，在研，主持

[6] 陕西鼎昊信息科技有限公司，图像真实性鉴定系统，2025.6-2026.12，12万元，在研，主持

[7] 司法部司法鉴定重点实验室，开放基金项目，KF202212，基于深度空时特征的监控视频帧间篡改取证技术研究，2022.07-2025.06，5万元，在研，主持

[8] 辽宁网络安全执法协同创新中心(中国刑事警察学院)，开放基金项目，基于深度特征学习的生成图像检测技术研究，2024.05-2025.05，2万元，在研，主持

[9] 云南省服务计算重点实验室，开放基金项目，YNSC23107，基于多域深度特征融合的文件图像真实性鉴定技术研究，2023.07 -2025.06，2万元，已结题，主持

[10] 数据恢复四川省重点实验室，开放基金项目，DRN2106，基于深度图像分类的文件碎片类型识别技术研究，2021.09-2023.08，2万元，已结题，主持

5. 代表论著、专著、教材与学术论文

[1] Zhu N*, Wang K, Zhang X. Document image tampering detection and localization based on dual-path network with progressive supervision. In: Proc. International Conference on Digital Image Processing, 2025: 137091W. (Best Paper Award) (EI:20254819585403)

[2] Zhu N*, Wang X, Wang K, Zhang X. Video inter-frame forgery detection based on CNN and ViT. In: Proc. International Conference on Digital Image Processing, 2025: 1370918. (EI:20254819585450)

[3] Zhu N*, Liu Y, Wang K, Ma C. File fragment type identification based on CNN and LSTM. In Proc. International Conference on Digital Signal Processing, 2023: 16-22. (EI:20232714361325)

[4] Zhu N*, Liu Z. Recaptured image forensics based on local ternary count of high order prediction error. Signal Processing: Image Communication, 2022, 104: 116662. (SCI:000671907200001)

[5] Zhu N, Guo Q*, Cui M, Guo X. Recaptured image forensics based on normalized local ternary count histograms of residual maps. Signal, Image and Video Processing, 2022, 16(1): 165-173. (SCI: 000671907200001)

[6] Zhu N*, Liu Z, Guo X. Identifying recaptured images using deep hybrid correlation network. In Proc. SPIE 12342, International Conference on Digital Image Processing, 2022: 123423I. (EI:20224613131319)

[7] Zhu N*, Xiang H, Liu Z. Exposing recaptured images with constrained convolutional neural network. In Proc. IEEE International Conference on Signal and Image Processing, 2022: 463-467. (EI:20224112963627)

[8] Zhu N*, Yuting Yin. Recaptured image detection through multi-resolution residual-based correlation coefficients, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40: 5001-5013. (SCI: 000626775000078)

[9] Zhu N, Shen J*. Image phylogeny tree construction based on local inheritance relationship correction. Multimedia Tools and Applications, 2019, 78: 6119-6138. (SCI: 000464763100053)

[10] Zhu N*, Qin M, Yin Y. Recaptured image detection based on convolutional neural networks with local binary patterns coding. In: Proc. International Workshop on Pattern Recognition, 2019, pp. 1119804. (EI: 20193907478843)

[11] Zhu N, Shen J*, Niu X. Double JPEG compression detection based on noise-free DCT coefficients histograms. In: Proc. International Conference on Digital Image Processing, 2019, pp. 111792E. (EI: 20193907475123)

[12] Zhu N*, Li Z. Blind image splicing detection via noise level function, Signal Processing: Image Communication, 2018, 68: 181-192. (SCI: 000447572100016)

[13] Zhu N, Deng C*, Gao X. Image sharpening detection based on multiresolution overshoot artifact analysis. Multimedia Tools and Applications, 2017, 76(15): 16563-16580. (SCI: 000404609100022)

[14] Zhu N, Deng C, Gao X*. A learning-to-rank approach for image scaling factor estimation. Neurocomputing, 2016, 204(5): 33-40. (SCI: 000378952600006)

6. 授权/受理发明专利（实用新型、软著）

[1] 朱楠; 刘芷芹; 郭小路. 一种基于局部三元计数特征的翻拍图像检测方法, 2024.02, 发明专利, ZL 2020 1 0746141.3

[2] 邓成; 朱楠; 高新波. 基于多分辨率过冲效应度量的锐化图像识别方法, 2018.05, 发明专利, ZL 2015 1 0523083.7

[3] 孙幸瑜; 朱楠, 数字视频取证分析系统V1.0, 2024.03, 中国, 软件著作权, 2024SR0364063

[4] 朱楠; 张盈; 向汉辰, 计算机生成图像智能检测系统V1.0, 2022.07, 中国, 软件著作权, 2022SR0949173

[5] 朱楠; 王佳龙; 黄家俊, 视频鉴真系统V1.0, 2021.08, 中国, 软件著作权, 2021SR1229953

[6] 朱楠; 郭小路, 翻拍图像取证大师软件V1.0, 2021.06, 中国, 软件著作权, 2021SR0841467

[7] 朱楠; 郭小路, AntiJpeger图像篡改检测软件V1.0, 2019.07, 中国, 软件著作权, 2019SR0765087

7. 获得奖励/荣誉（科研、教学等）

2018年入选陕西省高校科协青年人才托举计划

2020年入选西安工业大学优秀青年教师

8. 指导学科竞赛获奖

[1] 全球校园人工智能算法经营大赛，国赛优秀奖，2024，排名第一

[2] AI生成图像检测系统，研究生电子设计竞赛，西北赛区三等奖，2025，排名第一

[3] 数字图像综合鉴定系统，研究生电子设计竞赛，西北赛区三等奖，2024，排名第一

[4] 贝特，全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛，陕西赛区特等奖，2021，排名第二

[5] 明察秋毫—影像删减篡改领域的鉴定官，陕西省工业工程改善创意竞赛，省级一等奖，2020，排名第一

[6] 擎天科技——智能巡检无人机系统，陕西省工业工程改善创意竞赛，省级三等奖，2021，排名第一